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03:55 AM · Nov 07 ,2025
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PetterLiu - 關於AI上下文工程重塑人機協作的 5 個顛覆性認知

關於AI上下文工程重塑人機協作的 5 個顛覆性認知 寶子們，AI界的大瓜來了！GAIR團隊剛發佈了Context Engineering 2.0，這可完全顛覆了我們對人機交互的認知。以前我們總想着怎麼設計prompt，現在才發現，context才是關鍵！ “一個人就是各種context的集合。”機器不是不夠聰明，而是缺乏處理context的能力。從1.0的context作為翻譯，到2.0的con

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哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程二： 改善深層神經網絡 第一週：深度學習的實踐（六）梯度現象和梯度檢驗

此分類用於記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關信息鏈接如下： 原課程視頻鏈接：[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料，含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習（中英）與答案：吳恩達深度學習課後習題與答案 本篇為第二課第一週的內容，1.10到1.14的內容，也是本週理論部分的最後一篇。 本週為第二課的第一週內容，就像課題名稱

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yunpan-plus 頭像

雲棧開源日記 - DeepCode：把論文和想法變成代碼的 AI 工具

看論文時，你是不是也遇到過這種情況？ 明明算法思路看懂了，但要自己從零實現，光是搭環境、調參數就要折騰大半天。或者腦子裏突然冒出個網站創意，想快速驗證一下可行性，卻被前後端開發的工作量勸退了。 最近發現香港大學開源的 DeepCode 項目，專門解決這類問題——用 AI 自動把想法轉成能跑的代碼。 這個工具能做什麼 DeepCode 是一個基於大語言模型的編碼工具，主要功能是把"人的想法"自動轉

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lying7 頭像

躺柒 - 讀浪潮將至12穿越浪潮

1.眾説紛紜的代價 1.1.在國家和超國家層面，在一個全面的、可執行的框架下，巧妙的監管可以平衡技術進步的需求與合理的安全限制，從科技巨頭和軍隊，到高校的小型研究團隊和初創企業，都應當受到監管 1.2.制定並實施有效的法規是一項艱鉅的任務 1.2.1.技術日新月異，但走完立法流程需要數年時間 1.3.目前，在車庫裏工作的業餘愛好者能接觸到更強大的工具，科技公司也在研發上投入了數十億美元，而

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躺柒 - 讀浪潮將至13遏制的關鍵步驟

1.審計 1.1.知識就是力量，力量就是控制 1.2.對技術控制來説至關重要 1.3.為技術創建安全的物理或虛擬隔離容器是基礎 1.4.實施有意義的監督，制定可執行的規則，並對技術執行情況進行審查，這些都是極其重要的 1.5.信任源自透明度 1.5.1.絕對需要在各個層面驗證系統的安全性、完整性和未受損狀態 1.6.外部審查的重要性不言而喻 1.6.1.全球範圍內並沒有形成系統性的、常

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ludangxin 頭像

張鐵牛 - 2. AI 輸出內容導出Word！docx4j+poi-tl 實現Markdown轉Word全流程

1.簡介 我們在上一章介紹瞭如果想實現將markdown內容轉換為word的話, 如果想要轉換後的word內容排版好看的話, 就需要將其轉換過程分為兩步 markdown→html html→ooxml(Office Open XML) word內容,word元信息本身就是個xml) 上一章節我們使用flexmark將markdown內容轉換為html內容, 完成了第一步, 本章節我們將介

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PetterLiu - 谷歌Agent Development Kit架構概覽

寶子們，今天這個消息真的讓我驚呆了！Google搞了個大動作，直接把AI的交互方式給改寫了！以前AI都是等你把話説完才回應，現在不一樣了，它能一邊聽你説話一邊反應，還能被中途打斷，甚至能和其他AI實時協作！這就是谷歌新出的Agent Development Kit（ADK），異步I/O、狀態化會話、流式原生工具、實時回調……這哪是簡單的請求-響應啊，這分明就是真正的對話，AI終於有了“生命”的感

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daibitx 頭像

daibitx - Microsoft Agent Framework 接入DeepSeek的優雅姿勢

一、前言 ​ Microsoft Agent Framework 框架發佈也有一陣子了，在觀望（摸魚）過後，也是果斷(在老闆的威脅下)將幾個AI應用微服務完成了從Semantic Kernel 框架到Microsoft Agent Framework 框架中的遷移工作。 所以這篇文章,我想記錄一下在開發過程中的我總結的一下工程化用法。 二、Agent Framework是什麼 簡單來講，Micro

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wintersun 頭像

PetterLiu - 網絡圖片下載+VideCoding+DeepSeekOCR解析實踐

背景 某高校師資網站全面採用網絡圖片展示，網站是禁止右鍵使用下載，也不允許複製信息。我們試圖採集這些信息，使用目前智能體任務+VibeCoding+Deepsee-OCR解析 來突破這個問題。 流程拆解 第一步 html解析 智能體我們方便選擇space.coze.cn, 可以自行部署其他開源智能體框架 解析為一定格式的文本 XPath查詢 圖片URL結果集 Vide codin

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codechen8848 頭像

codechen8848 - 全能 AI 對話管理平台！一款支持多模型切換的全能 AI 對話工具！

大家好，我是 Java陳序員。 在如今 AI 火熱的時代，各種大模型層出不窮，給日常工作生活帶來極大的便利。你是否想擁有一個能自由切換多種 AI 大模型、支持本地與在線模型結合，還能實現豐富對話功能的工具？ 今天，給大家介紹一款強大的全能 AI 對話服務助手，支持多模型切換！ 關注微信公眾號：【Java陳序員】，獲取開源項目分享、AI副業分享、超200本經典計算機電子書籍等。 項目介紹 ch

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PetterLiu - Applied Machine learning and AI for egnineers與NPL with transform等書推薦

Learn Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), and Natural Language Processing (NLP) the trio shaping the future. 兩本書 第二本 資源 landing.deepset.ai/hubfs/Ebooks/oreilly_chapter_e

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Goblinscholar 頭像

哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程二： 改善深層神經網絡 第一週：深度學習的實踐 課後作業和代碼實踐

此分類用於記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關信息鏈接如下： 原課程視頻鏈接：[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料，含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習（中英）與答案：吳恩達深度學習課後習題與答案 本篇為第二課第一週的課程習題和代碼實踐部分筆記。 1. 理論習題 【中英】【吳恩達課後測驗】Course 2 - 改善深

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OBCE666 頭像

OBCE666 - AI 時代的數據庫進化論 —— 從向量到混合檢索

説明： 本文只是關於數據庫發展趨勢的個人見解，沒有特別深入的向量和混合檢索的實現原理，屬於很淺顯易懂的科普類文章，幾乎不需要任何背景知識，大家可以放心閲讀。 關於混合檢索的原理和最佳實踐類文章，有緣再更，歡迎感興趣的朋友們關注【老紀的技術嘮嗑局】微信公眾號。 背景 數據的分類 我一般會把數據庫中的數據類型，簡單分為三類： 結構化數據：我們可以把傳統數據庫的基礎數據類型，都看成結構化數據

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wancle 頭像

萬村樂數字鄉村 - AI智能媒體助理，一款為自媒體人提供的神器測評報告

説到AI大家都懂，説到自媒體大家也懂，那麼把AI和自媒體結合到一起會是怎麼樣的？ 我覺得應該是更便利，更方便，原來我們在寫自媒體文章的時候也會用到AI來輔助一下，幫助我們潤色、修飾、給初稿、給大綱，最後發現該省的時間一樣沒有省下來，反而還要來回改，當時就在想如果從生成到配圖再到發佈全部自動化操作了該多好，最後還真被我找到了，AI智能媒體助理軟件。 今天我們就來測評一下這款軟件，

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wintersun 頭像

PetterLiu - AI手機之深入淺出ADAGRPO三大核心策略

AI手機之深入淺出ADAGRPO三大核心略 為何訓練“手機AI助手”如此困難？ 隨着視覺語言模型的飛速發展，能夠自主操作手機圖形用户界面（GUI）的通用智能體——也就是我們常説的“手機AI助手”——的前景變得日益廣闊。想象一下，未來你只需用一句話，AI就能幫你完成打開App、預訂酒店、設置日曆提醒等一系列複雜操作。然而，要將這個願景變為現實，研究人員在使用強化學習（RL）訓練這類智能體時，必須

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躺柒 - 讀共生：4_0時代的人機關係09教育機構（上）

1.教育機構 1.1.為了開始滿足數字驅動、人工智能驅動的經濟的需求，教育和職業培訓必須有所改變 1.2.教育和職業培訓要想在接下來幾十年中與社會切實相關，就必須發生根本性的變革 1.3.如果我們堅持採用20世紀初建立的教育和培訓模式，就無法滿足人工智能驅動的未來對於教育和職業培訓的需求 2.將教育與職業培訓分離 2.1.要闡明教育和職業培訓之間的區別，最簡單的方法就是將教育視為學生通過學習成為

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哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程四：計算機視覺 第三週：檢測算法 （四）YOLO 的完整傳播過程

此分類用於記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關信息鏈接如下： 原課程視頻鏈接：[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料，含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習（中英）與答案：吳恩達深度學習課後習題與答案 本篇為第四課的第三週內容，3.9到3.10的內容，同時也是本週理論部分的最後一篇。 本週為第四課的第三週內容，這一課所有

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老艾的AI世界 - 白嫖最新ChatGPT和主流AI大模型，國內無限制使用

本文介紹8個免費使用ChatGPT等一眾頂尖大模型的網站，因為涉及到技術限制等因素，正文中不直接給出網址 GPT網站獲取及加速方法：網盤分享 1.網站一 用郵箱註冊後即可使用，支持Deepseek、ChatGPT、Google Gemini、Grok、Claude等主流大模型，並且支持聯網搜索

yyds乾貨盤點 , deepseek , AI大模型 , AI , chatgpt , 人工智能 , 深度學習

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OBCE666 頭像

OBCE666 - 餵飯級教程 II —— Dify x OceanBase seekdb 使用指南

君子性非異也，善假於物也。 —— 《荀子》 這篇文章，是繼上一篇公博大佬的大作《餵飯級教程 —— 基於 OceanBase seekdb 構建 RAG 應用》之後，第二篇 seekdb 使用教程類的內容。 歡迎各位老師也能根據文章中的步驟嘗試快速使用 Dify x seekdb 搭建屬於您自己的 AI 應用，也歡迎大家踴躍在評論區批評、指正、吐槽、謾罵~ 在這篇狗尾續貂的教程中，會為大家介紹：在

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笑傲江湖求敗 - 數學建模筆記一數據標準化_數據標準化是對數值型數據嗎

大數據建模中的數據標準化：行業標準與自定義規範深度解析 一、引言：為什麼數據標準化是大數據的“地基”？ 在大數據時代，企業面臨的最大挑戰從來不是“數據太少”，而是“數據太亂”： 電商系統中，“用户ID”可能同時存在字符串（user_123）、數字（123）和UUID（e5a5-...）三種格式； 金融機構的“交易時間”

大數據 , 數據 , 自定義 , AI , 元數據 , 後端開發 , Python

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Joas Pambou - On-Device AI: Building Smarter, Faster, And Private Applications

It’s not too far-fetched to say AI is a pretty handy tool that we all rely on for everyday tasks. It handles tasks like recognizing faces, understanding or cloning speech, analyzing large data, and

llm , Techniques , Tools , Apps , AI

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orion-orion - 學習理論：凸代理、代理與估計誤差界

這學期參加了同研究科的田中研的讀書會，所選的是近年出的較新的書《Learning Theory from First Principles》[1]： 作者Francis Bach是COLT2025的keynote speaker[2]。我承擔了4.1-4.4部分（這周做了分享），該部分和我目前的科研方向比較相關。下面是我結合自己的科研的一些心得和筆記。 1 導引 給定\(\mathcal{X}\

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Goblinscholar 頭像

哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程四：計算機視覺 第二週：經典網絡結構 （二）殘差網絡

此分類用於記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關信息鏈接如下： 原課程視頻鏈接：[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料，含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習（中英）與答案：吳恩達深度學習課後習題與答案 本篇為第四課的第二週內容，2.3到2.4的內容。 本週為第四課的第二週內容，這一課所有內容的中心只有一個：計算機視覺。應

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PetterLiu - 藉助LLM識別每一個物聯設備

藉助LLM識別每一個物聯設備 你是否曾在查看家庭Wi-Fi網絡時，發現一個名字陌生的設備，心裏咯噔一下？或者在入住Airbnb時，擔心房間裏是否藏着未經授權的監控攝像頭？在這些情況下，一個看似簡單的問題變得至關重要：“我的網絡上到底有什麼？” 這個問題不僅關乎好奇心，更直接關係到我們的隱私和安全。過去，識別網絡上的每一個設備是件棘手的事。傳統方法要麼依賴設備的主動“迴應”，要麼需要分析乾淨、完整

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